Analyse de régression linéaire pour prédiction
Guide complet pour réaliser une régression linéaire, de la vérification des hypothèses à l'interprétation des prédictions.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Je veux réaliser une analyse de régression linéaire pour prédire [VARIABLE_CIBLE] en fonction de [VARIABLES_EXPLICATIVES]. Mes données couvrent [PERIODE] avec [NOMBRE_OBSERVATIONS] observations issues de [SOURCE_DONNEES].
Contexte métier : [CONTEXTE] (ex : prévoir les ventes en fonction des dépenses marketing et de la saison)
Guide-moi pour :
- Vérifier les hypothèses de la régression linéaire (linéarité, homoscédasticité, normalité des résidus, absence de multicolinéarité)
- Préparer les données (encodage des variables catégorielles, traitement des outliers, normalisation si nécessaire)
- Sélectionner les variables pertinentes avec les méthodes appropriées (stepwise, LASSO, corrélation)
- Interpréter les coefficients, le R², la p-value et les intervalles de confiance
- Valider le modèle avec les métriques RMSE, MAE et MAPE
- Faire des prédictions pour les scénarios suivants : [SCENARIOS_PREDICTION]
- Identifier les limites et risques du modèle
Précise le code Python (scikit-learn / statsmodels) ou R si applicable.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il couvre toutes les étapes d'une régression rigoureuse, y compris la validation des hypothèses souvent négligée. La demande de code concret le rend directement opérationnel.
Cas d'usage
Résultat attendu
Guide méthodologique complet avec code Python/R, interprétation des métriques et prédictions pour les scénarios définis.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour comparer l'impact relatif de variables sur des échelles différentes, standardisez-les avant la régression : les coefficients bêta s'interprètent alors en écarts-types de la cible par écart-type du prédicteur. Utilisez `StandardScaler` de scikit-learn avant d'entraîner le modèle (ne pas normaliser les variables catégorielles encodées).
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